本文主要是介绍YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet，SCINet（自校正照明网络）是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv8的主干上针对于图像的输入进行增强，同时该网络的并不会增加参数和计算量，基本和普通的网络结构保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，该基本网络不会影响模型的速度。
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